用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

作者 : 慕源网 本文共2866个字,预计阅读时间需要8分钟 发布时间: 2021-10-1 共115人阅读

这是继之前发布的常用 Python 函数之后文章的第二部分 。在本文中,我们将讨论用于 Python List、Python Dictionaries、Python Tuple 和 Python Set 的 Python 函数。这些内置函数在日常使用中非常方便,可用于应用程序开发、数据科学项目、网络抓取等各种用途。   

数据结构

计算机科学中的数据结构是使用存储格式组织和管理数据的过程,以便在使用过程中可以实现有效的访问和修改。数据结构和算法是硅谷公司竞争性就业市场面试的一部分,因为正确理解数据结构对于解决更大的复杂问题至关重要。让我们讨论一下 Python 支持的一些数据类型。  

列表 

列表允许在单个变量中存储多个项目。它是 Python 中可用的四种内置数据类型之一。  

创建列表 

Python 中的列表可以通过使用方括号放置以逗号分隔的元素来创建。  

#list of fruits
fruit = ['apple', 'mango', 'litchi', 'strawberry']

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

#list of numbers
num_list = [9,8,7,6,5]

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

#list of mixed data types
mixed_list = [3,8,"C# Corner", 'x', 2]

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

访问列表元素 

可以通过多种方式访问​​列表的元素,列表索引就是其中一种。  

列表的索引从 0 开始。因此,在方括号内使用 (nth element – 1) 表示所需的第 n 个元素。  

mixed_list[4]

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

这导致 2 作为输出,因为它是列表中的第 5 个元素,因为索引从 0 开始。  

append() 

append() 函数可以将元素添加到列表的末尾。假设我们想向水果列表添加更多元素,我们可以简单地使用 append 方法来完成。  

fruit.append('papaya')

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

remove () 

remove 方法可用于通过指定元素来删除元素。这将删除我们在多个相似元素的情况下指定的第一个项目。

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

count () 

count 方法返回列表中指定项的总数。  

fruit.count('mango')

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

这输出了 1,因为列表中只有 1 个这样的元素。  

clear ()

clear 方法可用于删除列表中存在的所有元素。它执行删除数据,使列表为空。  

fruit.clear()

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

我们可以看到,当我们稍后调用列表水果时,列表是完全空的。  

字典  

Python中的字典可以理解为数据结构的键值对实现的集合。字典中的键值对将键映射到其关联值。它也称为关联数组。字典是数据值的无序集合,与索引的 List 不同。  

fruit_dict = {
    'name': 'Apple',
    'scientific_name': 'Malus domestica',
    'origin': 'Central Asia',
    'variation': 7500,
    'flavor_profile': ['Sweet', 'Sour', 'Bitter']
}

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

keys()

keys() 方法返回字典的关键部分。  

fruit_dict.keys()

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这里,name、scientific_name、origin、variation 和flavor_profile 是Dictionaryfruit_dict 中的键。  

values() 

values() 方法返回字典的值部分。 

fruit_dict.values()

 

 

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

这里,’Apple’, ‘Malusdomestica, ‘Central Asia’, 7500, [‘Sweet’, ‘Sour’, ‘Bitter’] 以及字符串、数值甚至另一种数据类型(例如列表。  

clear() 

如上所述, clear() 方法也可以与 Dictionaries 一起使用,它将从 Dictionary 中删除所有键值对,留下一个空字典。 

fruit_dict.clear()

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

元组  

元组类似于 List ,主要区别在于它的不可变性质,即。从列表开始,元组的元素不能更改。与 List 相反,Tuple 是使用小括号 () 创建的。  

让我们创建一个水果元组。  

fruit_tuple = ('apple', 'mango', 'litchi', 'strawberry')

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

如果我们尝试使用像 clear 这样我们为列表和字典尝试过的方法,  

fruit_tuple.clear()
用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

我们得到一个属性错误。这是由于元组的不可变特性。

del ()

然而,虽然我们不能删除元组的单个特定部分,但我们可以使用关键字 del 删除整个元组。

del(fruit_tuple)

现在,如果我们检查fruit_tuple,我们可以看到元组未定义的错误,因为它被完全删除了。

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

我们也可以使用类似于 List 的 Indexing 查看单个元素,因为 Tuple 是有序的。

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

fruit_tuple[0]
fruit_tuple[2]

第一个元素从 0 开始的索引与 List 类似,因此将展示 (nth – 1) 个元素。

Set

集合是不同数据的无序集合,Python 的集合描述了这一本质。它是可变的,类似于 List。此外,数学集合运算,例如交集、并集,可以在 Python 中使用 Sets 执行。集合是使用花括号 {} 创建的,就像在数学中一样。

fruit_set = {'apple', 'mango', 'litchi', 'strawberry', 'avocado', 'grape'}

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

Set 中不能进行元素的复制。如果我们重复一个相似的元素,集合将只考虑 1 个这样的元素。因此,与每个元素可以有 1 个以上计数的列表不同,集合将始终具有一个计数,因此集合不包含属性计数,因为它不会被使用。

fruit_set = {'apple', 'mango', 'litchi', 'strawberry', 'avocado', 'grape', 'grape'}
用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

集合中的操作

并集、交集、差集等数学集合运算都可以在 Python 的 Sets 中进行。

让我们考虑三个集合,X、Y 和 Z。

X = {2,4,6,8,10,12}
Y = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}
Z = {1,3,5,7,9,11,13}

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

Union

集合的并集将多个集合的所有元素联合为一个。让我们执行集合 X 和 Z 的并集。使用“|”执行并集 操作员。

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

我们可以看到,当您检查 U 集时,现在可以看到来自 X 和 Z 的所有元素,从而确认了这两个集合的并集。

union () 

我们还可以使用 union 方法执行集合的并集。

X.union(Y)

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

我们可以看到,X 和 Y 的所有元素都是用联合操作的。

Intersection

集合的交集产生两个集合的公共元素的集合。它使用“&”符号执行。

X & Y

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)

可以看到,得到了集合 X 和 Y 的公共元素。  

intersection() 

集合的交集也可以用交集函数进行。  

Y.intersection(Z)
Y.intersection(X)

用于数据结构的常用 Python 函数(python数据结构函数)因此,在本文中,我们了解了 Python 中针对不同数据类型(例如列表、字典、元组和集合)的各种函数。理解数据类型是关键,因为它可以帮助我们掌握数据结构,并且是任何软件工程师深入研究更深层次复杂问题的基础。练习这些示例将嵌入知识,因此,建议读者尝试这些示例。

 


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